范德蒙德卷积第5页

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

嵌入式硬件篇---数字电子技术中的逻辑运算

同或运算（XNOR）符号真值表功能应用二、组合逻辑运算1.与非（NAND）符号真值表特点应用2.或非（NOR）符号真值表特点应用3.三态逻辑（Tri-state）符号功能应用三、逻辑运算的扩展规则1.德摩根定律

Ronin-Lotus·2025-02-25 15:17

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

电脑不管用没用一段时间后网络会自动断开需要重新拔插

weixin_30815427·2025-02-25 09:10

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念

智算学术·2025-02-25 00:31

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。

那雨倾城·2025-02-24 23:21

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。

go5463158465·2025-02-24 20:06

w803|联盛德|WM IoT SDK2.X测试|window11|手动编译|（3）：编译环境搭建

根据官方文档快速入门，计划在Windows系统下，安装厂家提供的一键安装的编译环境集成包，下载地址：WMIoTSDKDownloadCenter名称大小修改日期wm_iot_sdk_v2.2-beta.2.zip102MB2025/2/2214:56:07winnermicro_cli_compile_suite_setup_v1.3.1.exe111MB2025/2/2214:20:30安装根目

打酱油的工程师·2025-02-24 20:35

探索MATLAB与SIMULINK建模与仿真的奥秘：张德丰实例精讲

探索MATLAB与SIMULINK建模与仿真的奥秘：张德丰实例精讲f88b4aed71c949e68abc8370d99e6fb0.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit

鲍虎申·2025-02-24 17:46

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号

cjl30804·2025-02-24 15:31

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

綫性與非綫性泛函分析與應用_2.賦范向量空間-母本

第2章賦范向量空間1.向量空間；哈默爾基；向量空間的維數-定義與性質-向量空間的定義：設\mathbb{K}為數域，集合X是\mathbb{K}上的向量空間，若在X上定義了加法(x,y)\inX\timesX

老了,不知天命·2025-02-24 07:26

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开

G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

图论之弗洛伊德算法求解全源最短路径

文章目录题目1334.阈值距离内邻居最少的城市Floyd算法适合用于求解多源的最短路径的问题，相比之下，Dijkstra算法适合用于求解单源的最短路径的问题，并且，当边的权值只有1的时候，我们还能使用BFS求解最短路径的问题图论之BFS图论之迪斯科特拉算法求解最短路径灵神讲解Floyd算法可以从递归中得到，相对应的，我们也有使用记忆化搜索和动态规划进行求解递归方式的模版@cachedefdfs(k

JNU freshman·2025-02-23 17:52

国内怎样使用claude？亲测有效的使用方法来了！新手必备

隆重推出：革新体验的AI助手–claude告别笨拙的AI，迎接Anthropic公司倾力打造的新一代AI助手——克劳德(Claude)！

·2025-02-23 12:59

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

该框架以卷积神经网络为核心，结合多阶段数据预处理流程（包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理），实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型

智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

声明式开发(N个中间件硬解析)

光是技术的名字都那么一长串,b站上看那些大佬跟相声说贯口似的说着那些技术名字.要理解各种中间件,第一步,我们得破除一个恐惧,就是技术那么多,怎么学得完的恐惧.怎么破.我的角度是一个词:声明式开发.上图,就是申明式开发,兄弟们蒙了吧

庖丁解java·2025-02-23 09:20

Linux系统中常见的词GNU是什么意思？

GNU项目由理查德·斯托曼（RichardStallman）在1983年发起，目标是开发一个完全自由的软件操作系统，用户可以自由使用、修改和分发这些软件。

昊虹AI笔记·2025-02-23 06:30

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

备考Python二级 Day1

全国计算机等级考试-NCRE页面网址全国计算机等级考试（NCRE）二级Python语言程序设计考试大纲(2025年版）一、Python语言概述创始人：荷兰人吉多·范罗苏姆(GuidovanRossum)

2025-2-21·2025-02-22 15:05

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。

武乐乐~·2025-02-22 13:45

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8

向哆哆·2025-02-22 10:20

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

蓝桥杯学习大纲

（致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们）在查阅了相当多的资料后，发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以，干脆自己整理一篇，欢迎大家补充！

ん贤·2025-02-21 16:10

拆解微软CEO纳德拉战略蓝图：AI、量子计算、游戏革命如何改写未来规则！

2025年2月19日知名博主DwarkeshPatel对话微软CEO萨蒂亚·纳德拉在最新访谈释放重磅信号：AI将掀起工业革命级增长，量子计算突破引爆材料科学革命，游戏引擎进化为世界模拟器。

莫莫莫i·2025-02-21 16:09

PyMuPDF 操作手册 - 02 PDF 中图像的提取、插入、创建等

3.5如何提高图像分辨率3.6如何创建局部像素贴图（剪辑）3.7如何将剪辑缩放到GUI窗口3.8如何创建或隐含注释图像3.9如何提取图像：非PDF文档3.10如何提取图像：PDF文档3.11如何处理图像蒙版

岳涛@泰山医院·2025-02-21 07:59

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升

步入烟尘·2025-02-20 14:44

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference

若元素重复，交集次数取两范

大树青云·2025-02-19 23:34

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

推荐频道

范德蒙德卷积